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Snowflake Open Catalog
Statut
  1. Aperçu
    • Constructeurs
    • Snowflake DevOps
      • Observabilité
        • Bibliothèque Snowpark
        • API Snowpark
        • Machine Learning
        • Snowflake ML
            1. Démarrages rapides (Quickstarts)
              • Développer
              • Gérer et servir les modèles
                1. Registre de modèles
                  • Exemples et démarrages rapides
                    • Modèles de connexion
                      1. Utilisation des types de modèles intégrés
                          1. Snowflake ML
                            • scikit-learn
                              • XGBoost
                                • MLFlow
                                  • Pipeline Hugging Face
                                • Apporter vos propres types de modèles
                                  • Traitement personnalisé avec des modèles
                                    • Utilisation de modèles partitionnés
                                      • Spécification des signatures de modèles
                                      • Gestion des modèles
                                        • Model Serving
                                          1. Inférence dans l'entrepôt Snowflake
                                            • Model Serving dans Snowpark Container Services
                                              • Pipelines d'inférence continue
                                              • Interface utilisateur du registre des modèles
                                                • API SQL pour travailler avec des modèles
                                                  • Lignée ML
                                                  • Moniteur
                                                    1. Observabilité du modèle
                                                      • Explicabilité des modèles
                                                      • Fonctions ML
                                                        • API references
                                                    2. Environnements d'exécution de code Snowpark
                                                    3. Snowpark Container Services
                                                    4. Fonctions et procédures
                                                    5. Journalisation, traçage et métriques
                                                    6. Snowflake APIs
                                                    7. APIs Python Snowflake
                                                    8. APIs REST Snowflake
                                                    9. SQL API
                                                    10. Applications
                                                    11. Streamlit dans Snowflake
                                                    12. Snowflake Native App Framework
                                                    13. SDK natif Snowflake pour les connecteurs
                                                    14. Intégration externe
                                                    15. Fonctions externes
                                                    16. Connecteurs Kafka et Spark
                                                    17. Exécution de scripts Snowflake
                                                    18. Guide du développeur Exécution de scripts Snowflake
                                                    19. Outils
                                                    20. Snowflake CLI
                                                    21. Git
                                                    22. Pilotes
                                                    23. Aperçu
                                                    24. Points à prendre en compte lors de la réutilisation des sessions par les pilotes
                                                      • Référence
                                                      • Référence API
                                                        DéveloppeurSnowflake MLGérer et servir les modèlesModèles de connexionUtilisation des types de modèles intégrés

                                                        Utilisation des types de modèles intégrés¶

                                                        Snowflake Model Registry prend en charge les types de modèles intégrés suivants :

                                                        • Snowpark ML Modeling

                                                        • scikit-learn

                                                        • XGBoost

                                                        • LightGBM

                                                        • CatBoost

                                                        • PyTorch

                                                        • TensorFlow

                                                        • MLFlow PyFunc

                                                        • Transformateur de phrases

                                                        • Pipeline Hugging Face

                                                        D’autres types de modèles sont pris en charge par la classe snowflake.ml.model.CustomModel (voir Apporter vos propres types de modèles via des fichiers sérialisés)

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